什么是运营报告？ 运营报告侧重于生成日常组织运营的详细报告。这些报告包括与生产成本、记录、资源支出、流程深入检查甚至会计有关的数据。 这些报告有不同的时间间隔，但通常侧重于短期。...在大多数组织中，运营报告被用作快速决策的支持基础。 你和清晰的报告之间有什么关系？ 对于许多公司而言，运营报告在更广泛的商业智能中发挥作用。...运营智能提供低级数据以在短期内做出决策。这些报告在实时提供高度精细的数据时最为有用。因为重点是短期见解，所以提供过时的信息会降低报告的有效性。 我可以使用运营报告做什么？...在这种情况下，运营报告可能包括有关资源成本和使用、生产效率甚至不同机器状态的数据。 DHL 或 UPS 等主要航运公司还可以通过测量交付时间、交付量、客户满意度和服务范围来跟踪其物流系统的运行效率。...在商店方面，零售商可以根据销售数据衡量库存，以改善他们的订单。他们还可以通过跟踪每日销售数据和其他指标来衡量与物品的楼层定位或某些产品的季节性相关的数据。
，什么是好内容（内容标准化） 内容运营初期，解决内容运营问题的顺序是： 1）内容初始化，构建网站与产品的价值观。...活动对象的确定：用户是谁，处于产品中周期中的什么位置，活动的设计达成什么目标。 选择投放渠道：了解用户，参考过往数据、百度指数相关活动搜索、来源做参考。...这些是运营要解决的定义问题。 2、提升用户留存率：用户要留存，运营人员会做哪些事情，用户留存的比例如果过低，有什么方式可以提升留存的数据，这些是具体的工作内容。...流失预警的前提是，对用户行为数据和产品节奏有长期的有效监测，运营人员要注意以下信息：1、在流失前、用户进行了哪些类似的行为。...我们要明白：1、流失预警工作是建立在对用户行为数据的掌握和对产品节奏的了解的基础上。2、流失预警是一个动态变化过程，检测指标要随着产品的改动、运营的变化而变化。
什么是成功的运营？ 达到两个目的： 1 尽可能延长产品生命周期； 2 促进产品内用户的参与程度。...版本迭代过程中会邀请部分核心用户参与讨论和开发，雷军本人也擅长与用户互动、拉近距离； 华为 花粉，在各大知名高校成立了华为花粉俱乐部，策划各种活动，提高品牌在大学生群体中的知名度和好感度； 微博上的自媒体； 为什么说好产品都是运营出来的...2、让别人知道我的产品是什么，怎么用，能解决用户什么问题，它比别的产品不同在哪里，优秀在哪里。...else： 1.一个产品在没有触达到用户之前，它产生的需求可能是来自老板的猜测，调研，数据分析出来的结果，但是这些有可能是，也有可能不是用户真正的需求。此时无法判断它是不是一个好的产品。...3.运营所要做的工作是让产品和用户产生联系，在触达用户之后，可能会发现各种各样的问题，此时需要产品方去进行不断的调整优化，使产品的生命周期更长，让产品变得更好。
1.运营，是产品和用户的中间人，一方面服务好用户（激活、促活），一方面对企业（转化、变现）要利用一切的手段去凸显产品的亮点，满足用户的痛点，发现用户的痒点，找到市场的缺点。...2.运营就是对运营过程的计划、组织、实施和控制，是与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称。...从另一个角度来讲，运营管理也可以指为对生产和提供公司主要的产品和服务的系统进行设计、运行、评价和改进的管理工作。 从广义的角度上说，一切围绕着网站产品进行的人工干预都叫运营。...3.运营是一种将产品商业化对的手段，产品的长期价值并不能一下子被用户体验到，需要运营将这些价值给表现出来，相对应的是一种短期价值的体现。...将运营细分的：产品、内容、用户、活动等等，运营的种类到目前来说已经到了细分化的程度，但是归根结底都有着一点，那就是对于用户痛点的洞察，对于用户需求的洞察，相比于产品，运营更加地贴近于用户。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展以及变动情况，对企业运营状况有更深入的了解。 原因分析（分析过去的数据） 简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。...经过现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。...例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...这就需要我们开展原因分析，进一步确定收入下降的具体原因，对运营策略做出调整与优化。 预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。
2.自助BI是数据化运营的必备产品 数据分析的产品形态有定制化的可视化开发平台，用户行为分析，以及自助BI。随着数据化转型的不断深入，企业数据化管理流程和人才体系被逐步培养起来。...BI产品的不断迭代和完善，已经可以逐步替代定制化开发，例如一些商业化的BI推出可视化大屏模式以及PC、移动端可视化门户的快速搭建能力。从最终业务目标看，自助BI产品是一劳永逸的方案。...，以及可视化大屏。...五、BI产品的发展趋势 1.灵活的可视化配置能力持续完善 自助BI可视化的终极目标是要完全替代定制化的可视化开发需求，围绕这一目标，需要看现有的BI产品对可视化门户快速搭建的能力、移动端可视化分析、以及大屏可视化配置的能力...3.人找数到数找人的能力构建 对于业务人员来说，他们更希望只关注业务，最好能有专门的数据分析帮他进行数据分析，告诉他有什么问题，该怎么做就可以了。
产品运营是什么？产品运营是指负责产品的日常运营工作，包括产品策划、市场推广、用户运营、数据分析等方面的工作。产品运营的目标是提升产品的用户体验和市场竞争力，实现产品的商业价值。...产品运营需要与产品开发、市场营销、客户服务等部门紧密合作，协调各方资源，推动产品的持续优化和发展。产品运营的核心是什么？...产品运营的核心是用户体验管理、数据驱动决策、市场推广与用户增长、竞争分析与市场调研以及协调与沟通等方面。...产品运营的工作内容是从产品的规划、设计、开发到推广、运营和优化的全过程，旨在提高产品的用户体验和市场竞争力，实现产品的商业目标。产品运营需要什么专业能力？...对于产品运营人员来说，这本书可以帮助他们更好地理解市场的变化和用户的需求，及时调整产品策略，不断创新和发展。《精益创业》- 埃里克·莱斯本书核心理念是小版本测试，大版本迭代。
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather：AllGather 是将每个设备的数据收集在一起，并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到，例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...)理论 Probability(概率)：营销、运营以概率为核心，追求精细化和精准率 Product(产品)：注重产品功能，强调产品卖点 Prospects(消费者，目标用户) Creative(创意，包括文案...、活动等) Channel(渠道) Cost/Price(成本/价格) 1.2数据化运营的主要内容 对互联网运营部门的数据化运营，具体包括： 平台（PC、移动）流量监控分析 目标用户行为研究 平台日常更新内容编辑...网络营销策划推广等 通过可量化、可细分、可预测等一系列精细化的方式来进行 1.3为什么要数据化运营 数据化运营可以做到运营流程至始至终都心中有数、有的放矢，可以细分受众、监控营销各个环节、准确预测营销效果...1.4数据化运营的必要条件 有企业级海量数据存储 精细化运营的需求 数据分析和数据挖掘技术的有效应用 企业决策层的倡导于持续支持 1.5数据化运营的新现象与新发展 … 1.6关于互联网和电子商务的最新数据
为什么传统的软件工具不胜任了？在之前的一篇博文中，我们注意到一些区分一个项目是否是机器学习项目的关键属性： 不像传统的软件，其主要目的是满足功能需求。机器学习的目标是优化一个指标。...正如长期以来，企业已经将数据视为资产一样，随着机器学习对企业和机构的运营变得越来越重要，模型必将被视为重要的资产。...一个目录或者数据库，用来记录模型信息，包括某个模型什么时候被测试、训练和部署的。 一个验证数据集的目录，以及对存储的模型的准确度测量结果。...实际的情况是，企业需要对于语言库、建模工具和使用的环境更灵活的应用能力。幸运的是，初创公司和大企业已经开始构建用于在企业中实现机器学习的综合工具。...David在构建和运营互联网规模的数据科学和业务平台以及构建世界一流的敏捷分布的团队方面拥有丰富的经验。
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
作者：邬嘉文，微信高级运营。精通用户研究，推荐算法，Growth用户运营，结果在微信都用不上。 从市场调查转行腾讯做互联网，那时候还不懂什么是运营。...为啥都叫运营，是不是意味我做了用户运营，就适合转岗做电商类目运营？但看他们做得事情却是天差万别。那么运营是什么，它的价值在哪里。...我们所做的事情都是基于用户需求 每次讨论产品时候，老板都会问用户需求是什么，本质是什么。于是产品策划的同事一番思辨，对用户本质需求做梳理，针对主要需求做框架。...于是，在做运营这件事情上，开始有一些新的变化。 寻找一个共同的价值 因为运营也是跟产品策划一样，需要思考用户需求，但这样往往是不够的。...他那句话印象深刻，凭什么大家来支持您，我想大家是相互平等关系，以及各自可以找到空间吧。谁也不是谁的老板。所以运营工第三工作：建立平等关系，考虑对方空间。 但这样还是不够的。
作者：邬嘉文，精通用户研究，推荐算法，Growth用户运营，结果在微信都用不上。 从市场调查转行腾讯做互联网，那时候还不懂什么是运营。记得有一份大神级PPT分享到：运营就是如何吸引用户，并活跃用户。...那么运营是什么，它的价值在哪里。 我们所做的事情都是基于用户需求 每次讨论产品时候，老板都会问用户需求是什么，本质是什么。于是产品策划的同事一番思辨，对用户本质需求做梳理，针对主要需求做框架。...用户运营：每个人都会开通QQ会员，但开通驱动因素和接触渠道是不同的，需要需要设计不同引导指引和挽留措施。...于是，在做运营这件事情上，开始有一些新的变化。 寻找一个共同的价值 因为运营也是跟产品策划一样，需要思考用户需求，但这样往往是不够的。...他那句话印象深刻，凭什么大家来支持您，我想大家是相互平等关系，以及各自可以找到空间吧。谁也不是谁的老板。所以运营工第三工作：建立平等关系，考虑对方空间。 但这样还是不够的。
看不到落地成果 今天系统讲解下，数据运营体系该如何运作。 一、什么是数据运营 作为消费者，你是否经常遇到这种场景（如下图）： 这就是没有数据运营的典型尴尬：丫还真以为全世界都一样为他们家店开心呢！...数据运营就是要解决“一刀切”“降价就完了”的问题。数据运营的做法，是：基于数据分析，结合用户需求，打造匹配用户的运营方案。 一提到“结合用户需求”，很多人会顺口说出“千人千面”。...能做好现有品类的经营，已经是数据运营的一大功劳了。 那么该怎么做呢？ 二、三大核心问题 既然是拿有限的解决方案，匹配用户需求，那么数据运营要分析的重点就是三个： 1、用户的需求是什么？...3、通过什么方式匹配到用户？ 问题1：用户需求 用户需求是客观存在的，最大难题是如何收集数据，了解到用户需求。有些人会说：这还不简单，直接让用户填问卷不就好了。...三、小结 综上过程可看出，数据运营是个“干中学”的工作，只有边运营迭代，边数据校正，才能越做越好。
于是，大家纷纷把目光投向了大数据，希望利用数据驱动业务，带来新的增长点，数字化转型、数据化运营成了近几年的热潮，那么，到底什么是数据化运营，该如何进行数据化运营呢? 一、数据化运营与运营什么关系?...以AARRR的用户增长框架为例，数据化运营覆盖： 经营管理：从拍脑袋定性决策，到一切用数据说话的定量决策 渠道运营：如何找到流量规模大、留存质量高、又便宜的获客渠道，渠道投放策略怎样实现ROI最大化。...活动运营：参与活动的用户具有什么特征，每个活动的转化效果以及ROI怎样，是持续扩大流量还是优化调整策略 产品运营：用户是否可以流畅地完成操作流程，各个业务流程的转化漏斗如何，哪个环节流失最多，是否可以通过产品优化提升整体转化率...数据决策：业务数据化，把业务过程的数据进行采集处理，用数据呈现业务经营情况是什么，怎么样，为什么，如何做的问题。 智能应用：又可以分为两个维度，一是智能营销运营，二是产品的智能。...三、数据化运营的基本流程 1.确定目标 数据化运营第一步，要搞清楚业务的核心目标是什么，用户运营、产品运营不同的运营场景目标不同，可以围绕业务的KPI展开。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
运营这个概念非常宽泛，互联网公司有很多的岗位都跟运营有关系。用户运营核心的工作在于拉新、留存、活跃三个方向。在大部分情况下，运营包括渠道、内容、社群、自媒体、活动五大部分。...逐个为大家介绍一下： 渠道运营 互联网运营的核心工作之一是拉新。渠道运营的主要任务就是通过线上和线下的各种方式引入新用户，也就是所谓的开源。...渠道运营的工作人员通常身负重任，要为产品引入大量的用户。 自媒体运营 自媒体是传递官方信息和用户交流的重要平台。比如微信公众号和头条号，都是互联网运营的重要平台。...内容运营 通常情况下，工具类APP是没有内容运营的，但是在资讯类或者视频类APP当中，内容运营是非常重要的。...社群是维系用户非常重要的手段，官方的运营人员可以跟用户进行直接的交流。如果是在一个APP中，你可能很难跟官方人员有直接的交流。但是在社群当中，比如微信群，用户可以直接把意见反馈给运营人员。
这是数据分析的最重要的前提。 2.时间序列 根据时间变化来观察目标变化，这是一个很基础的思维，不过实际情况下，当数据发生变化时却想不起当时发生了什么，所以需要记录日志。...在运营过程中有几个方面基本都会带来数据变化：节假日、社会热点、新功能变化。...同期群分析与常规的时间序列分析不同的是，时间序列是在连续的时间线上的数据变化，同期群是在时间颗粒上的数据变化。...当数据增长时，不同部门对自己的贡献的评估不同，这就是一个实例，一般新增归功于市场，留存归功于产品和开发，活跃归功于运营。...每想到一点，就给这个问题（也就是树干）加一个“树枝”，并标明这个“树枝”代表什么问题。一个大的“树枝”上还可以有小的“树枝”，如此类推，找出问题的所有相关联项目。
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